Laboratório de Python
Analise dados com Python e pandas direto no navegador, com JupyterLite. Nada para instalar.
O console abaixo já cria um conjunto de dados de vendas fictícias na variável df. Copie cada passo, cole no console e pressione Shift + Enter.
Roteiro: primeira análise de vendas
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Primeiras linhas
Veja as cinco primeiras vendas e as colunas disponíveis.
df.head()2
Tipos e resumo
Confira os tipos de dados e as estatísticas básicas das colunas numéricas.
df.info()
df.describe()3
Filtrar
Selecione apenas as vendas feitas pelo Site com valor acima de R$ 1.000.
df[(df["canal"] == "Site") & (df["valor_total"] > 1000)]4
Agrupar
Calcule o número de vendas e o faturamento por canal, do maior para o menor.
(df.groupby("canal")["valor_total"]
.agg(qtd="count", faturamento="sum")
.sort_values("faturamento", ascending=False))5
Série mensal
Some o faturamento por mês para ver a evolução ao longo do ano.
df.set_index("data")["valor_total"].resample("MS").sum().round(2)6
Desafio
Qual categoria tem o maior ticket médio (valor médio por venda)? Escreva a consulta você mesmo e compare com um colega.
# sua resposta aqui